Die KI-Blase platzt.

Originaltitel: Die KI-Blase platzt bereits

Ursprünglicher Autor: Chengbei Xugong, Gelong

In den letzten Tagen war der Markt sehr volatil, und die Theorie der „KI-Blase“ ist weit verbreitet.

Ray Dalio, Gründer von Bridgewater Associates, sagte: „Es gibt eine Blase auf dem KI-Markt, und das Niveau ist relativ hoch.“

NVIDIA-CEO Jensen Huang sagte: „Es gibt riesige Möglichkeiten im Bereich der KI, und die Nachfrage nach Rechenleistung hat gerade erst begonnen, explosionsartig zu steigen.“

Wem sollen wir glauben?

Beide Aussagen sind richtig.

Gibt es eine Blase in der KI-Branche? Die gibt es unweigerlich.

Allerdings sind Blasen im Technologiesektor oft die einzige Möglichkeit für die Gesellschaft, angesichts disruptiver, fortschrittlicher Produktivkräfte Tribut zu zollen.

Es handelt sich nicht bloß um einen abwertenden Begriff.

Langfristig gesehen ist dies ein Phänomen, das unweigerlich mit dem Aufkommen fortgeschrittener Produktivkräfte auftreten wird.

Viele vergleichen die aktuelle Situation mit der Internetblase des Jahres 2000, die von Angst geprägt war.

Die Internetblase jenes Jahres führte tatsächlich zu einem Einbruch des Nasdaq um fast 78 Prozent, wobei über 5 Billionen Dollar an Vermögen vernichtet wurden.

Doch welche Branche kann zwanzig Jahre später noch ohne das Internet auskommen?

Der Wert der Internetbranche hat heute den Wert aus der Zeit der Spekulationsblase längst übertroffen.

Die KI-Blase scheint zumindest oberflächlich betrachtet eine ähnliche Situation zu sein.

Die im Kapitalmarkt existierenden Blasen können fast alle Branchen der Gesellschaft nicht daran hindern, aktiv durch KI gestärkt zu werden.

KI+ ist ein unaufhaltsamer Trend.

So wie heute keine Branche ohne das Internet auskommt, so wird auch in Zukunft keine Branche ohne KI auskommen können.

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In einer Zeit, als ein Unternehmen allein durch die Endung .com im Namen an die Börse gehen konnte, stieg der Nasdaq-Index von 1995 bis 2000 um fast 600 %. Dann folgte ein Finanzsturm, der zweieinhalb Jahre andauerte.

Damals brachen bekannte Namen wie das Softwareunternehmen MicroStrategy aufgrund von Bilanzskandalen und übertriebenen Versprechungen an einem einzigen Tag um 62 % ein; Pets.com (ein Online-Händler für Hundefutter) und Webvan (der Pionier des modernen E-Commerce) gingen auf der Stelle bankrott.

…

In der Panik gaben fast alle dem Internet die Schuld an einem Betrug.

Die durch die übermäßige Verschwendung von Spekulationskapital entstandene physische Infrastruktur dient jedoch oft als Nährboden für die Supergiganten der nächsten Ära – und das zu extrem niedrigen Kosten.

Der Grund für das Platzen der Blase liegt nicht in der Internettechnologie selbst, sondern vielmehr darin, dass das Tempo des Aufbaus der physischen Infrastruktur mit dem Rhythmus des Marktes nicht mithalten kann.

Beispielsweise investierten ehemals florierende Telekommunikationsunternehmen wie WorldCom und Global Crossing massiv in die Verlegung globaler Seekabel und den Aufbau dichter Wellenlängenmultiplexnetze. Obwohl dies zu ihren eigenen Insolvenzen führte, bildeten diese kostengünstigen „Datenautobahnen“ den idealen Nährboden für den späteren Aufstieg von Netflix, Zoom und dem mobilen Internet.

Ohne die hektischen Vorinvestitionen in die Telekommunikationsinfrastruktur um das Jahr 2000 hätte es weder die darauffolgende Explosion des Videostreamings auf YouTube noch die spätere Cloud-Computing-Infrastruktur gegeben.

Das typischste Beispiel ist Amazon.

Der Aktienkurs fiel von einem Höchststand von 107 US-Dollar im Jahr 1999 auf nur noch 7 US-Dollar im Jahr 2001, ein Rückgang von über 90 %.

Das Unternehmen überlebte jedoch, weil seine zugrunde liegende Geschäftslogik, die „Umstrukturierung des Einzelhandels durch das Internet“, mit der Richtung der fortgeschrittenen Produktivkräfte übereinstimmte.

Dies ist das klassische Amarasche Gesetz: die kurzfristigen Auswirkungen einer neuen Technologie zu überschätzen, während ihre langfristigen Auswirkungen stark unterschätzt werden.

In den frühen Phasen einer technologischen Revolution führt die Gier nach spekulativem Kapital unweigerlich zu Überinvestitionen und damit zur Entstehung einer Blase.

Das ist die Intelligenzsteuer, die Innovationen zahlen müssen.

Doch wenn die Blase platzt, wird das, was übrig bleibt, eine noch unzerstörbarere, hochentwickelte Produktivkraft sein.

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Mit Blick auf das Jahr 2026 erscheint die Blase der KI-Branche noch größer.

Allein die fünf größten Cloud-Service-Anbieter – Amazon, Google, Meta, Microsoft und Oracle – werden bis 2026 voraussichtlich 690 Milliarden US-Dollar an Investitionsausgaben tätigen, während die gesamten Investitionen in die KI-Infrastruktur bis 2030 voraussichtlich 5,3 Billionen US-Dollar erreichen werden.

Davon werden nur etwa 25 % für GPUs ausgegeben, während die restlichen 75 % in die physische Infrastruktur investiert werden: Flüssigkeitskühlsysteme, Stromübertragung, Netzwerk-Switches, optische Module und Land.

Was den Umsatz betrifft, wird erwartet, dass alle führenden reinen KI-Unternehmen wie OpenAI, Anthropic, Cohere und Mistral bis 2026 einen Gesamtumsatz von höchstens 40 Milliarden US-Dollar erzielen werden.

Sie investierten fast 700 Milliarden Dollar in die Basisschicht und erhielten von der Anwendungsschicht nur ein paar hundert Milliarden zurück.

Ist diese extreme Asymmetrie nicht eine Blase?

Diese Schlussfolgerung lässt sich nicht einfach und grob voreilig ziehen.

Es gibt einen entscheidenden Punkt, der nicht übersehen werden darf.

Im März 2023, als OpenAI GPT-4 veröffentlichte, betrugen die gemischten Kosten pro eingesetzter Million Token etwa 30 US-Dollar.

Bis April 2025, mit der Optimierung der Modellarchitektur und der Verbesserung der Inferenz-Rechenleistung, sank der Preis für Modelle mit vergleichbarem Intelligenzniveau auf 0,1 bis 0,15 US-Dollar pro Million Token.

Laut dem „AI Index Report“ der Stanford University und Daten von TokenCost sind die Kosten für KI-Inferenz in den letzten zwei Jahren um über 99,7 % gesunken.

Nach der traditionellen linearen Denkweise sollten die Ausgaben der Unternehmen für KI sinken, wenn die Kosten stark zurückgehen.

Die Realität sieht jedoch so aus, dass sich die Ausgaben von Unternehmen für KI-Cloud-Lösungen zwischen 2024 und 2025 verdreifacht haben.

Warum?

Denn wenn die Grenzkosten der „Intelligenz“ gegen Null tendieren, ist KI nicht mehr nur ein einfacher Textzusammenfasser oder Chat-Automat, sondern hat eine neue Ära intelligenter Agenten und multimodaler erweiterter Informationssuche eingeläutet.

Unternehmen beginnen damit, KI-Agenten Tausende von Aufgaben automatisch ausführen zu lassen, Code zu schreiben, Millionen von Rechtsverträgen zu scannen und biologische Experimente zu simulieren.

Preisgünstige Token haben eine enorme Nachfrage im Nischenmarkt freigesetzt, die zuvor durch Kosten eingeschränkt war und nicht kommerzialisiert werden konnte.

Dieser Punkt lässt sich anhand eines Vergleichs zwischen NVIDIA im Jahr 2026 und Cisco, dem Netzwerkhardware-Giganten des Jahres 2000, verdeutlichen.

Die ökologischen Nischen beider Unternehmen sind extrem ähnlich, aber ihre zugrunde liegende finanzielle Lage ist grundverschieden.

Dies bestätigt genau das ökonomische „Jevons-Paradoxon“: Der technologische Fortschritt verbessert die Energieeffizienz und reduziert nicht nur den Energieverbrauch nicht, sondern führt aufgrund niedrigerer Kosten sogar zu einer steigenden Nachfrage.

Auch nach dem sogenannten „DeepSeek-Moment“ Anfang letzten Jahres beruhigte sich der Markt in den folgenden Monaten schnell wieder: Je besser die Algorithmen optimiert waren, desto niedriger war die Schwelle für Unternehmen, KI einzuführen, und letztendlich stieg der Gesamtverbrauch an Rechenleistung exponentiell an.

Genau aus diesem Grund ist es wahrscheinlich, dass sich KI nach und nach in nahezu alle traditionellen Branchen einnisten wird.

So wie sich alle Branchen in den letzten zwanzig Jahren mit Internet+ beschäftigt haben.

Von SaaS-Software über Biomedizin bis hin zu hochentwickelten Fertigungsrobotern mit integrierter Intelligenz – bis 2026 werden fast alle Branchen auf KI+ setzen.

Niemand wird darüber diskutieren, ob man KI einsetzen soll, sondern sich vielmehr Gedanken machen über Fragen wie: „Sind unsere Daten gut bereinigt? Ist das API-Aufrufkontingent ausreichend? Ist die RAG-Architektur optimal?“

Aktuell gibt es tatsächlich eine Blase in der KI-Branche.

Doch für Unternehmen gilt: Wer diese Blase nicht nutzt, wird von der Zeit erdrückt.

Dieser Punkt wurde bereits durch fast zwanzig Jahre Internetzeitalter bestätigt.

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Gegenwärtig befinden wir uns zweifellos an einem sehr kritischen Punkt im Technologielebenszyklus: am Vorabend des „Tals der Ernüchterung“ auf der Gartner-Technologie-Reifegradkurve oder des Wendepunkts in der Theorie der „Technologischen Revolution und des Finanzkapitals“.

Die KI-Blase platzt eigentlich schon; viele Leute haben es nur noch nicht bemerkt.

In den letzten Jahren hat sich bei einer großen Anzahl von Risikokapitalgebern eine Angst vor Maßnahmen entwickelt.

Einige wenige Newcomer können Dutzende Seiten PowerPoint-Präsentationen erstellen und diese in die API von OpenAI einbinden, um Kapital zu beschaffen. Doch jetzt, da der Markt an Dynamik verliert, sterben viele dieser Unternehmen, denen es an Wettbewerbsvorteilen mangelt und die lediglich auf Konzepten basieren.

Dies ist ein Markt, der sich selbst reinigt, und zugleich ein Zeichen dafür, dass die Blase platzt.

Doch das ist nur die Oberfläche.

Die zugrundeliegende Logik des Marktes durchläuft drei tiefgreifende Entwicklungen:

Erstens die Wertverschiebung von CapEx zu OpEx

Aktuell machen die Schaufelverkäufer das meiste Geld – NVIDIA, TSMC und die Hersteller von optischen Modulen und Server-Flüssigkeitskühlungen.

Da Rechenleistung jedoch nach und nach zu einer "infrastrukturellen" Größe wird, ähnlich wie Wasser und Strom, werden sich die tatsächlichen Überschussgewinne allmählich auf die Anwendungsebene verlagern.

Das heißt, jene KI-nativen Unternehmen, die mit extrem kostengünstigen Token wirklich die Probleme einzelner Branchen lösen und Geschäftsprozesse umgestalten können (OpEx-Optimierung).

Zweitens, Komprimierung der Bewertungsmultiplikatoren und Leistungsanalyse

Die hohe Bewertung der KI-Infrastruktur durch den Markt bedeutet nicht zwangsläufig, dass dieser zusammenbrechen wird.

In vielen Fällen kann das rasante Wachstum der Unternehmensgewinne die hohen Bewertungen durch einen „Zeit-für-Raum“-Ansatz allmählich verdauen.

Solange das Umsatzwachstum der Cloud-Computing-Giganten mit der Abschreibungsrate der Investitionsausgaben Schritt hält, kann sich dieses Spiel mit der heißen Kartoffel zu einer beispiellosen industriellen Modernisierung entwickeln.

So konnten beispielsweise globale Automobilhersteller und Chip-Giganten den Zyklus von der Forschung und Entwicklung bis zur Massenproduktion neuer Produkte um 35 % verkürzen und die Gesamtanlageneffizienz durch die Einführung von durchgängiger KI-Zwillingstechnologie um 18 % verbessern.

Bis 2026 werden quantitative Handelsprozesse, Risikomanagement und Kreditbewertung im Finanzsektor vollständig von multimodalen Systemen dominiert. Künstliche Intelligenz verarbeitet nicht nur makroökonomische Erwartungen in Mikrosekunden-Genauigkeit, sondern ist auch tief in die Preisbildung von Vermögenswerten auf Mikroebene eingebunden.

In Branchen, die stark auf das Fachwissen erfahrener Experten angewiesen sind, wie etwa im Rechtswesen, in der Medizin und in der Wirtschaftsprüfung, hat die KI ebenfalls ihre Transformation vom „Juniorassistenten“ zum „Experten auf Partnerebene“ vollzogen.

ChatGPT, Gemini und Claude haben über 1 Milliarde aktive Nutzer, von denen ein erheblicher Teil sie als Ersatz für täglich anstrengende geistige Arbeit nutzt.

Das schließt dich und mich ein.

Alle oben genannten Ereignisse sind real und für jeden sichtbar.

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Wenn man auf die großartige Geschichte der Technologie zurückblickt, ist Schumpeters Konzept der „schöpferischen Zerstörung“ immer präsent.

Der Kapitalmarkt ist stets ungeduldig und hofft, heute 1 Dollar zu investieren und morgen 10 Dollar zurückzuerhalten.

Wenn Investitionen in die Infrastruktur in Höhe von fast 700 Milliarden Dollar kurzfristig nicht vollständig in Gewinne auf Anwendungsseite umgewandelt werden können, wird der Markt unweigerlich mit einer brutalen Umstrukturierung konfrontiert sein.

Die spekulativen Briefkastenfirmen, die sich ausschließlich auf PowerPoint-Präsentationen stützen, um über die Runden zu kommen, werden eliminiert, während diejenigen übrig bleiben, die über echte technologische Grundlagen und praxisnahe Szenarien verfügen.

Nach der Umstrukturierung werden diese kostengünstigen und massiven Rechenzentren und hochoptimierten Modellalgorithmen verschiedene Branchen zu extrem niedrigen Preisen bedienen.

Nach dem Jahr 2000 trat die Menschheit in ein digitales Zeitalter ein, in dem alle Branchen nicht mehr ohne das Internet auskommen konnten.

Heute bewegen wir uns unumkehrbar auf ein intelligentes und prosperierendes Zeitalter zu, in dem alle Branchen vertikal integriert und durch KI gestärkt werden.

Trotz des Lärms um die Blase ist das zugrunde liegende Produktionspotenzial keineswegs aufgebläht.